Dans leur quête acharnée d’un premier titre de Premier League depuis vingt ans, Arsenal s’est discrètement tourné vers une nouvelle voie.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!En coulisses à London Colney, les Gunners préparent un projet qui pourrait redéfinir leur avenir. Il ne s’agit pas d’une nouvelle formation ni d’un simple ajustement tactique, mais d’une véritable révolution dans leurs services de renseignement.
Le club a développé son département de science des données et investi massivement dans une infrastructure d’intelligence artificielle ( IA ) de pointe – des outils qui façonnent désormais tout, de l’identification des joueurs correspondant aux idéaux tactiques de Mikel Arteta à la prédiction des blessures avant qu’elles ne surviennent.
L’intelligence artificielle est la dernière révolution en date dans le football, et plus particulièrement chez les clubs d’élite. Tous rivalisent d’ingéniosité pour obtenir un avantage compétitif grâce aux données et à l’apprentissage automatique, et les Gunners ambitionnent de se positionner parmi les pionniers du secteur.
La logique est simple. Au cours d’une saison, un but supplémentaire ici ou une blessure évitée là peuvent valoir plusieurs points – et potentiellement, la dernière étape vers un trophée.
Daily Mail Sport offre un aperçu rare du monde caché des algorithmes et des laboratoires de données d’Arsenal, qui façonnent leur quête du titre…
Arsenal a développé son département de science des données et investi massivement dans une infrastructure d’intelligence artificielle (IA) de pointe.
L’intelligence artificielle est la dernière révolution du football parmi les clubs d’élite. Tous cherchent à obtenir un avantage compétitif.
La semaine dernière encore, Arteta laissait entendre, avec une extrême prudence, que le club allait discrètement adopter l’IA.
Il a déclaré : « Il est déjà utilisé pour de nombreuses choses et de nombreux processus qui peuvent aider non seulement une équipe, mais aussi une organisation. »
« Cela va s’améliorer et nous apportera des informations précieuses, ou du moins des éléments de réflexion. Je ne suis pas expert, mais c’est un outil précieux. »
« Nous avons développé certaines choses qui, à notre avis, peuvent nous aider à mieux nous comprendre et à évaluer ce que nous faisons et ce que nous pouvons améliorer. »
C’était un aperçu d’un monde qu’Arsenal préférerait ne pas évoquer. L’une des évolutions les plus importantes à London Colney réside dans ce qu’Arsenal appelle ses modèles de performance : des outils sur mesure, pilotés par l’IA et développés en interne.
Chaque jour, le club collecte une quantité considérable de données, telles que le suivi GPS des entraînements, les statistiques des matchs, les temps de récupération, les records de sprint, les mesures biomécaniques et même les micromouvements lors des exercices.
Au lieu de se fier à des extraits vidéo ou à des analyses statiques d’après-match, ces systèmes d’IA traitent des dizaines de milliers de points de données issus des entraînements et des matchs. Chaque ensemble de données alimente des modèles entraînés à répondre à des questions spécifiques auxquelles les humains ne peuvent pas répondre, comme l’identification des schémas de fatigue ou la prévision des risques de blessure.
En substance, cette technologie permet à Arsenal de se préparer à ce qui va se passer, et non plus simplement de réagir à ce qui s’est passé – un changement subtil mais fondamental dans les opérations footballistiques.
Chaque jour, le club collecte des données de suivi GPS issues des entraînements, des statistiques de match, des temps de récupération, des records de sprint, des données biomécaniques et même des micromouvements lors des exercices.
L’apprentissage automatique, cette branche de l’IA qui sous-tend nombre de ces modèles, excelle dans l’invisible. Il décèle des schémas imperceptibles à l’œil nu. Au lieu de programmer des règles fixes telles que « Si un joueur parcourt moins de X mètres, il est fatigué », les modèles sont entraînés sur des années de données de performance et laissés libres d’établir eux-mêmes les corrélations.
Bien que le club garde ses méthodes confidentielles, le Daily Mail Sport a appris que son système de surveillance par IA se concentre sur plusieurs aspects clés.
L’une d’elles est le profilage individuel. Chaque joueur de l’équipe première et du centre de formation possède un dossier évolutif recensant ses mécaniques de sprint, ses taux de récupération et l’évolution de sa biomécanique sous l’effet de la fatigue.
Cela permet aux Gunners d’optimiser les charges d’entraînement, car chaque joueur réagit différemment physiquement, et d’identifier les points forts et les points faibles qui peuvent être ciblés par des séances sur mesure.
Un autre facteur, et le plus crucial, est le risque de blessure et la convalescence. C’est un aspect qui a marqué les dernières saisons d’Arsenal.
Lors de la saison 2022-23, la blessure au dos de William Saliba a fait dérailler la course au titre des Gunners, forçant un remaniement défensif et révélant un manque de profondeur d’effectif.
Puis, la saison dernière, Mikel Merino a été reconverti en attaquant de fortune après la blessure aux ischio-jambiers de Kai Havertz qui l’a tenu à l’écart pendant près de trois mois, perturbant à nouveau les plans d’Arteta.
Avec six options offensives actuellement indisponibles – Havertz, Viktor Gyokeres, Martin Odegaard, Gabriel Jesus, Gabriel Martinelli et Noni Madueke – l’importance d’une prévention proactive des blessures est plus que jamais évidente.
Avec six options offensives actuellement indisponibles, dont le capitaine Martin Odegaard (photo), l’importance d’une prévention proactive des blessures est plus que jamais évidente.
Les modèles d’Arsenal sont conçus pour anticiper les risques plutôt que d’y réagir. Dès que les données signalent un danger, l’équipe technique est à l’écoute. En identifiant les premiers signes de surcharge musculaire ou de fatigue – de légères baisses d’accélération ou des déséquilibres mécaniques pouvant précéder une déchirure des ischio-jambiers – les modèles peuvent repérer les joueurs nécessitant un ajustement de leur charge de travail.
Par exemple, avant une série de matchs intenses – comme les cinq rencontres à venir en 14 jours, à commencer par Tottenham dimanche – le système pourrait signaler les joueurs présentant une fatigue résiduelle plus élevée, ce qui entraînerait un repos adapté ou une réduction du temps de jeu.
L’objectif est simple mais essentiel : préserver la disponibilité des joueurs. Moins de blessures signifie plus de régularité, et plus de régularité signifie plus de points.
L’utilisation de l’IA à Arsenal ne se limite pas aux kinésithérapeutes et aux préparateurs physiques. Lors de la préparation tactique, des outils d’apprentissage automatique analysent les schémas de jeu adverses avec une précision extrême. Ils peuvent identifier les failles qui apparaissent lorsque les latéraux montent, ou encore la réaction des milieux de terrain aux signaux de pressing.
Cela permet aux analystes de présenter des analyses précises et étayées par des données, telles que : « Lorsque l’arrière latéral adverse monte, un espace s’ouvre entre le défenseur central et le milieu défensif que notre numéro 10 peut exploiter. »
Le recrutement a lui aussi évolué. L’époque où l’on jugeait les joueurs uniquement sur leurs buts et passes décisives est révolue. Les modèles d’Arsenal évaluent des qualités plus subtiles, invisibles dans les statistiques brutes, comme l’adaptabilité à différents postes et l’adhésion aux principes tactiques d’Arteta.
Chaque poste est désormais associé à un profil physique et tactique précis, détaillant les niveaux d’intensité requis. Un ailier, par exemple, devra maintenir des niveaux d’intensité spécifiques par brèves périodes d’effort intense.
Cela signifie que les Gunners peuvent identifier des joueurs sous-évalués, parfaitement adaptés à leur style de jeu – un atout crucial sur un marché des transferts de plus en plus axé sur les données. Ils utilisent cette capacité pour gérer une liste de cibles potentielles.
Grâce à leur technologie, les Gunners peuvent identifier des joueurs sous-évalués parfaitement adaptés à leur style de jeu – un atout crucial sur un marché des transferts de plus en plus axé sur les données.
Au plus haut niveau, investir dans l’IA et l’analyse de données n’est plus une option. Ce qui distingue Arsenal, ce n’est pas seulement l’adoption de ces technologies, mais leur intégration.
Au plus haut niveau, investir dans l’IA et l’analyse de données n’est plus une option. Ce qui distingue Arsenal, ce n’est pas seulement l’adoption de ces technologies, mais leur intégration.
L’intelligence artificielle est omniprésente au sein du club, de la formation des jeunes à la récupération de l’équipe première. Ces dernières années, le club a intensifié son recrutement de data scientists et d’ingénieurs en apprentissage automatique, qui travaillent désormais en étroite collaboration avec les analystes et les entraîneurs pour interpréter les données et en tirer des conclusions pertinentes.
Cependant, l’IA n’est pas une solution miracle. La qualité des modèles dépend de celle des données qui les alimentent, et le football reste, par essence, imprévisible. Des coups d’éclat individuels ou des décisions arbitrales peuvent encore déjouer les algorithmes.
Malgré tout, Arteta et son équipe disposent désormais de plus d’outils que jamais pour appuyer leur intuition. C’est dans cette combinaison de données et d’intuition que les Gunners pensent que résidera leur prochain grand pas en avant.
Depuis des années, leur évolution sous Arteta est visible sur le terrain. Mais en coulisses, l’adoption de l’IA par Arsenal se concrétise discrètement dans les salles de données et les tableaux de bord numériques. Et c’est ce qui fait sa force.
Reste à savoir si cette stratégie permettra à Arsenal de décrocher le titre qu’il convoite depuis plus de 20 ans. Une chose est sûre : les bases d’un Arsenal plus intelligent et plus performant sont déjà solidement posées – un avenir bâti non seulement sur la précision, mais aussi sur l’anticipation.